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深度學習

1694內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋深度學習相關(guān)模型、框架、開發(fā)與應用知識。

文章博文課程

共 1694 條

深度學習中生成模型的工作原理：解析用于數(shù)據(jù)增強的生成模型譯文精選

本文將深入探討生成模型在深度學習數(shù)據(jù)增強中的重要作用，例如變分自編碼器(VAEs)和生成對抗網(wǎng)絡(GANs)。

2024-08-09 08:12:35

深度學習 VAEs GANs

一文講透飛槳框架3.0，“動靜統(tǒng)一自動并行”等五大新特性構(gòu)筑大模型時代核心生產(chǎn)力

飛槳作為中國首個自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的深度學習平臺，從默認使用靜態(tài)圖的1.0版本，到默認采用動態(tài)圖并可實現(xiàn)動靜統(tǒng)一與訓推一體的2.0版本發(fā)布，飛槳框架已經(jīng)可以完美融合動態(tài)圖的靈活性與靜態(tài)圖的高效性，并支持模型的混合并行訓練；再到近日，為大模型時代而錘煉的3.0版本的正式出爐！飛槳正式開啟了新一代框架技術(shù)創(chuàng)新之路！

2024-08-01 13:47:47

飛槳百度深度學習

NVIDIA發(fā)布全新生成式AI模型與NIM微服務，賦能AI應用創(chuàng)新，加速推進AI落地

無論是剛剛發(fā)布OpenUSD語言、幾何體、物理學和材質(zhì)的生成式AI模型與NIM微服務，還是在今年初發(fā)布的Blackwell架構(gòu)，NVIDIA一直在不斷的用新技術(shù)、新產(chǎn)品和新服務，推動著AI的高速創(chuàng)新發(fā)展

2024-07-30 13:05:21

OpenUSD NVIDIA NIM微服務

NVIDIA推出全新的服務、模型及計算平臺，加速推動人形機器人發(fā)展

開發(fā)者可以訪問新的 NVIDIA NIM 微服務，用于lsaac Lab 和 lsaac Sim 中的機器人仿真、OSMO 機器人云計算編排服務和遠程操作數(shù)據(jù)捕獲工作流等

2024-07-30 07:14:20

NVIDIA NIM NVIDIA

PyTorch 2.4 攜手 Python 3.12：開啟深度學習新紀元

PyTorch 2.4攜手Python 3.12的發(fā)布，是深度學習領(lǐng)域發(fā)展歷程中的一個重要里程碑。它們不僅帶來了技術(shù)上的突破和進步，更為深度學習應用的廣泛普及和深入發(fā)展奠定了堅實的基礎。

2024-07-29 10:31:09

PyTorch Python 深度學習

十篇經(jīng)典的深度學習論文！你知道幾篇？

A Few Useful Things to Know about Machine Learning 是 Pedro Domingos 于 2012 年發(fā)表的一篇重要論文，旨在為機器學習實踐者和研究人員提供一些實用的見解和建議，涵蓋了從模型選擇、特征工程、正則化到數(shù)據(jù)質(zhì)量和并行計算等多個方面。

2024-07-26 09:15:22

深度學習機器學習數(shù)據(jù)

NVIDIA AI Foundry 為全球企業(yè)打造自定義 Llama 3.1 生成式 AI 模型

現(xiàn)在可以通過NVIDIA AI Enterprise? 獲得 Llama 3.1 NIM 和 NeMo Retriever NIM 微服務的生產(chǎn)支持。

2024-07-24 10:51:43

NVIDIA AI Foundry 全新發(fā)布：賦能全球企業(yè)打造自定義 Llama 3.1 生成式 AI 模型原創(chuàng)

NIVIDA 于近日正式推出了全新 NVIDIA AI Foundry 服務和 NVIDIA NIM? 推理微服務，與同樣剛推出的 Llama 3.1 系列開源模型一起，為全球企業(yè)的生成式 AI 提供強力支持。

2024-07-24 10:48:04

NVIDIA NVIDIA AI

深度學習模型中的知識蒸餾是如何工作的? 譯文精選

深度學習模型在多個領(lǐng)域，特別是計算機視覺和自然語言處理中，已經(jīng)取得了革命性的進展。然而，隨著模型復雜性和資源需求的不斷攀升，如何將這些龐大模型的知識濃縮為更緊湊、更高效的形式，成為了當前研究的熱點。

2024-07-19 08:00:00

深度學習知識蒸餾

深度學習中常用的開源數(shù)據(jù)集

Amazon Product Reviews 數(shù)據(jù)集是一個廣泛用于情感分析、推薦系統(tǒng)和其他自然語言處理（NLP）任務的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了來自 Amazon 網(wǎng)站的用戶對各種產(chǎn)品的評論和評分信息。?

2024-07-11 11:07:41

深度學習開源數(shù)據(jù)集

交互式圖形用戶界面（GUI）應用程序 | 基于顏色的對象檢測和追蹤

在本文中，我將展示如何創(chuàng)建一個GUI，用于使用它們的顏色來檢測和追蹤對象。

2024-06-26 12:17:48

深度學習 GUI

為什么深度學習模型在GPU上運行更快？

本文我們探討了提升深度學習模型性能的GPU處理基礎知識。PyTorch和TensorFlow等庫應用了包含優(yōu)化內(nèi)存訪問、批量處理等更高級概念的優(yōu)化技術(shù)（它們使用了在CUDA基礎上構(gòu)建的庫，比如cuBLAS和cuDNN）。

2024-06-26 10:50:35

深度學習模型 GPU

使用深度強化學習預測股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN對比和代碼示例

深度強化學習可以將深度學習與強化學習相結(jié)合：深度學習擅長從原始數(shù)據(jù)中學習復雜的表示，強化學習則使代理能夠通過反復試驗在給定環(huán)境中學習最佳動作。通過DRL，研究人員和投資者可以開發(fā)能夠分析歷史數(shù)據(jù)的模型，理解復雜的市場動態(tài)，并對股票購買、銷售或持有做出明智的決策。

2024-06-21 14:13:44

深度學習數(shù)據(jù)集

SOFTS: 時間序列預測的最新模型以及Python使用示例

近年來，深度學習一直在時間序列預測中追趕著提升樹模型，其中新的架構(gòu)已經(jīng)逐漸為最先進的性能設定了新的標準。

2024-06-17 16:02:58

深度學習 Python

時間序列分析的表示學習時代來了？

表示學習作為深度學習中的核心，近期越來越多的被應用到了時間序列領(lǐng)域中，時間序列分析的表示學習時代已經(jīng)來了。本文為大家?guī)砹?020年以來頂會的5篇時間序列表示學習相關(guān)的核心工作梳理。

2024-06-03 11:05:11

深度學習時間序列分析

太全了！多模態(tài)深度學習的綜述！

我們對世界的體驗是多模態(tài)的 —— 我們看到物體，聽到聲音，感覺到質(zhì)地，聞到氣味，嘗到味道。模態(tài)是指某件事發(fā)生或經(jīng)歷的方式，當一個研究問題包含多個模態(tài)時，它就具有多模態(tài)的特征。

2024-04-08 00:12:19

人工智能深度學習

昇思MindSpore 2.3全新發(fā)布 | 昇思人工智能框架峰會2024圓滿舉辦

以“為智而昇，思創(chuàng)之源”為主題的昇思人工智能框架峰會2024今日在北京國家會議中心舉辦，旨在匯聚AI產(chǎn)業(yè)界創(chuàng)新力量，推動根技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，共建人工智能開源新生態(tài)。

2024-03-22 21:53:30

昇思人工智能

解讀AI通用計算芯片：GPU訓練CPU推理，用最優(yōu)的成本降低AI算力支出原創(chuàng)

AI計算方面，由于CPU有著更強的邏輯運算能力，就更加適合推理；而GPU擁有大量的計算單元，就更適合訓練。

2024-03-20 11:07:57

AI計算 CPU GPU

告別繁瑣的手動調(diào)參，Optuna助您輕松實現(xiàn)超參數(shù)優(yōu)化！

在本文中，我們介紹了Optuna超參數(shù)優(yōu)化框架的基本概念和應用場景，并通過一個簡單的Python代碼案例演示了如何使用Optuna進行超參數(shù)優(yōu)化。

2024-03-11 06:00:00

Optuna Python 超參數(shù)優(yōu)化

PyTorch 該怎么學？太簡單了

挺多小伙伴問過PyTorch該怎么學，經(jīng)過長期實踐來看，初學者需要熟知的概念和用法真的不多，以下總結(jié)的簡明指南一起看看吧。

2024-03-07 12:45:27

變革性趨勢：生成式人工智能及其對軟件開發(fā)的影響譯文

生成式人工智能不僅是一種技術(shù)進步，也是一種正在重塑軟件開發(fā)格局的范式轉(zhuǎn)變。通過提高效率、促進創(chuàng)新以及創(chuàng)建更安全、更個性化的應用程序，該技術(shù)正在為軟件開發(fā)領(lǐng)域的企業(yè)樹立新標準。

2024-02-26 11:10:03

生成式人工智能生成式AI 軟件開發(fā)

深度學習在時間序列預測的總結(jié)和未來方向分析

2023年是大語言模型和穩(wěn)定擴散的一年，時間序列領(lǐng)域雖然沒有那么大的成就，但是卻有緩慢而穩(wěn)定的進展。

2024-02-21 14:32:09

大語言模型深度學習人工智能

讓你的Pandas代碼快得離譜的兩個技巧

在這篇文章中，筆者將分享兩個技巧，幫助你讓Pandas代碼快得離譜，提升數(shù)據(jù)處理效率并避免常見的陷阱。

2024-01-19 13:45:00

Pandas 代碼深度學習

PyTorch和NumPy深度比較?。?！

很多人對pytorch和numpy的邊界感是模糊的，咱們今兒就從幾方面進行整理和詳細的說明。

2024-01-10 14:17:52

pytorch numpy 深度學習

突破 Pytorch 核心點，自動求導 ?。?/a>

PyTorch是一個流行的深度學習框架，它通過動態(tài)計算圖和自動求導機制使得梯度計算變得簡單而靈活。

2024-01-08 08:31:26

PyTorch 深度學習自動求導

突破Pytorch核心，Tensor ??！

張量作為深度學習中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對于理解和實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡非常關(guān)鍵。今兒介紹的是關(guān)于PyTorch中張量的基礎概念、原理以及常見操作。

2024-01-05 17:15:21

pytorch tensor 深度學習

突破Pytorch核心點，優(yōu)化器！！

選擇合適的優(yōu)化器是深度學習模型調(diào)優(yōu)中的一個關(guān)鍵決策，能夠顯著影響模型的性能和訓練效率。

2024-01-05 09:10:06

優(yōu)化器深度學習 pytorch

人工智能利用深度學習技術(shù)增強高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS) 譯文

深度學習通過實時傳感器數(shù)據(jù)增強高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)，實現(xiàn)精確的物體檢測、碰撞預測和主動決策。

2024-01-04 08:00:00

人工智能深度學習

突破Pytorch核心點，模型定義與搭建！?。?/a>

在PyTorch中，模型的定義通常通過創(chuàng)建一個繼承自torch.nn.Module的類來完成。下面是一個簡單的例子，說明如何定義一個包含一個全連接層的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡。

2024-01-02 15:55:27

深度學習模型 pytorch

一個超強 Pytorch 操作?。?！

Pytorch 同樣提供了許多用于數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換的函數(shù)。今兒來看下，最重要的幾個必會函數(shù)。

2023-12-31 16:35:31

Pytorch 函數(shù)深度學習

九大Pytorch最重要操作?。?！

今兒咱們聊聊pytorch的事情，今兒總結(jié)了9個最重要的pytorch的操作，一定會給你一個總體的概念。

2023-12-31 13:05:19

pytorch 深度學習框架

文字識別表格識別，這個庫直接調(diào)用

通過集成表格識別功能，PaddleOCR可以更全面地應對各種OCR場景，包括處理包含表格的文本圖像。

2023-12-25 12:59:00

PaddleOCR 深度學習開發(fā)

深度學習之目標檢測中的常用算法

隨著深度學習的不斷發(fā)展，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在目標檢測領(lǐng)域中的應用愈加廣泛，現(xiàn)已被應用于農(nóng)業(yè)、交通和醫(yī)學等眾多領(lǐng)域。

2023-12-19 16:01:40

深度學習人工智能目標檢測

深度學習中實現(xiàn)PyTorch和NumPy之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換知多少？

在深度學習中，通常需要將數(shù)據(jù)從NumPy數(shù)組轉(zhuǎn)換為PyTorch張量，并在訓練模型之前對數(shù)據(jù)進行預處理。同樣，在從PyTorch張量中獲取數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析時，也需要將其轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組。下面將詳細描述如何在PyTorch和NumPy之間進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

2023-12-18 10:41:28

深度學習 NumPy PyTorch

騰訊披露最新大模型訓練方法，可節(jié)省50%算力成本

大模型訓練效率提升至2.6倍，騰訊Angel機器學習框架升級

2023-11-23 18:19:15

騰訊騰訊混元 Angel

深度學習之模型壓縮、加速模型推理

在本文中，我們探討了幾種模型壓縮方法，以加速模型推斷階段，這對于生產(chǎn)中的模型來說可能是一個關(guān)鍵要求。

2023-11-19 23:36:50

深度學習模型壓縮

2023年最值得關(guān)注的軟件測試行業(yè)趨勢與發(fā)展分析?

在2023年，我們看到幾個明顯的發(fā)展趨勢將繼續(xù)影響軟件測試行業(yè)。?

2023-11-17 17:16:09

神經(jīng)網(wǎng)絡中的量化與蒸餾

深度學習模型，特別是那些具有大量參數(shù)的模型，在資源受限環(huán)境中的部署幾乎是不可能的。所以就出現(xiàn)了兩種流行的技術(shù)，量化和蒸餾，它們都是可以使模型更加輕量級，而不會對性能造成太大影響。但是它們需要什么，它們又如何比較呢?

2023-11-14 16:29:14

解鎖 PaddleOCR 的超能力

在本文中，我們將探討如何使用 PaddleOCR，一款基于深度學習的先進OCR工具包，進行文本檢測和識別任務。

2023-11-12 23:01:44

PaddleOCR 深度學習

軟件質(zhì)量發(fā)展歷程，大模型開啟智能測試新時代?

隨著軟件的市場的擴大，更多的國內(nèi)企業(yè)也開始認識到軟件測試的重要性，軟件測試行業(yè)正在向智能測試、測試服務化等方向發(fā)展，而對于大模型在軟件行業(yè)的應用，更多的業(yè)內(nèi)專家表示這必將是軟件測試行業(yè)的未來和新的增長點。?

2023-11-03 15:28:28

AI Testin云測

未來十年，量子計算將改變物流行業(yè) 譯文

期待在未來，通過采用量子技術(shù)優(yōu)化物流行業(yè)和供應鏈的同時，讓目前的計算系統(tǒng)變得更好。相信量子計算能夠塑造供應鏈的未來。

2023-11-03 12:00:38

量子計算物流供應鏈

使用Ray創(chuàng)建高效的深度學習數(shù)據(jù)管道

如果進行分析，可以發(fā)現(xiàn)相當多的時間都花在了準備數(shù)據(jù)的反序列化上。在多進程生成器中，生產(chǎn)者進程會返回大型NumPy數(shù)組，這些數(shù)組需要進行準備，然后在主進程中進行反序列化。能否在進程之間傳遞大型數(shù)組時提高效率？

2023-11-02 18:05:55

Ray 深度學習

神州數(shù)碼：打造一站式企業(yè)大模型集成平臺，攜手推動大模型技術(shù)應用落地

神州問學并不做基礎大模型，而是將重點放在生成式AI企業(yè)落地實現(xiàn)層面，通過打造一站式企業(yè)大模型集成平臺和企業(yè)大模型運營平臺，幫助行業(yè)客戶快速搭建模型、算力、數(shù)據(jù)和場景四大層面的能力，在企業(yè)內(nèi)有效打通從生成式AI技術(shù)到業(yè)務場景的通道。

2023-10-30 19:48:58

神州問學神州數(shù)碼

一文讀懂全新深度學習庫Rust Burn

Rust Burn是一個全新的完全使用Rust編寫的深度學習框架，具有靈活性、高性能和易用性的特點。

2023-10-23 18:04:42

Rust 深度學習框架

計算機視覺的十年：深度學習帶來變革，經(jīng)典元素仍主導特定挑戰(zhàn)

在未來的十年中，預測“理解”將最終取代“學習”，成為網(wǎng)絡開發(fā)的主要關(guān)注點。重點將不再是網(wǎng)絡能學到多少知識，而是它能深入理解信息的程度以及我們?nèi)绾卧诓唤o予過多數(shù)據(jù)的情況下促進這種理解。我們的目標應該是讓網(wǎng)絡能在最少的干預下得出更深入的結(jié)論。

2023-10-16 13:15:41

深度學習信息

基于對數(shù)譜圖的深度學習心音分類

這是一篇很有意思的論文，他基于心音信號的對數(shù)譜圖，提出了兩種心率音分類模型，我們都知道：頻譜圖在語音識別上是廣泛應用的，這篇論文將心音信號作為語音信號處理，并且得到了很好的效果。

2023-09-26 22:13:09

網(wǎng)易伏羲游戲AI Bot的擬人化和風格化：AIGA賦能游戲探索

本文將分享網(wǎng)易伏羲在游戲AI Bot方向的一些工作。我們的工作稱為AIGA，它是另一種形式的AIGC，生成的內(nèi)容是Agent的Action。我們在游戲場景方面做了一些AIGA相關(guān)的工作。今天的分享將重點圍繞AIGA技術(shù)手段的應用展開。

2023-09-20 08:31:49

AIGA 深度學習

深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡：實現(xiàn)復雜任務的AI模型

在人工智能領(lǐng)域，深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)成為最引人注目的技術(shù)之一。通過模擬人類大腦的工作方式，這些技術(shù)使計算機能夠從數(shù)據(jù)中自動學習和提取模式，從而實現(xiàn)各種復雜任務。

2023-09-03 14:17:56

深度學習人工智能

深度學習能取代其他圖像處理算法嗎

最近這些年，隨著深度學習技術(shù)的出現(xiàn)，視覺圖像處理變得越來越火熱，在各個領(lǐng)域都得到了大量的應用，同時也出現(xiàn)了大量的從業(yè)人員。

2023-08-29 15:32:57

深度學習人工智能

軟件漏洞檢測場景中的深度學習模型實證研究

為了從應用角度對DLM模型在漏洞檢測場景下的能力與價值進行驗證，Steenhoek等人發(fā)表了《漏洞檢測的深度學習模型實證研究》論文。

2023-08-23 12:38:10

漏洞深度學習

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